击败英伟达等一众巨头，两位卡内基梅隆校友闯荡AI大模型时代

模拟人脑的稀疏化计算得到业界广泛关注。

作者丨王小方

编辑丨海腰

图源丨墨芯人工智能官网

今年4月初，墨芯人工智能在全球权威AI测评MLPerf的ResNet-50模型中再度拿下冠军，一举击败同场竞技的英伟达、英特尔和高通等一众AI巨头，迅速赢得科技产业界的广泛关注。

图源：墨芯人工智能官网

随着AI大模型在全球范围内的流行，曾经身处边缘位置的稀疏化计算得到越来越多人的关注，墨芯人工智能随之迎来了更大的时代机遇。

目前，在稀疏化计算领域，墨芯人工智能已占据较强先发优势，其创始团队有着令人艳羡的履历：创始人兼CEO王维曾担任英特尔、高通的核心架构师，参与开发了五代英特尔CPU处理器，累计量产超50亿片；首席科学家严恩勖则是神经网络动态稀疏算法的发明人，迄今为止，已在国际顶级人工智能期刊上发表论文40余篇。

酷爱数学的天才少年

现年35岁的严恩勖出生于中国台湾省，在小小年纪便显露出超出常人的禀赋。

严恩勖 墨芯人工智能首席科学家

当大多数小孩还沉醉于游戏机和动画片的时候，严恩勖却着魔般地喜欢上了数学，并很快在这方面显露出过人的天赋。

内心的热爱如同燃烧的熊熊之火，年少的严恩勖一有时间便会投入到数学的世界中，一个不经意便会因投入而忘记时间。等到上初中的时候，他已通过自学完成了大学的数学课程。

大抵正因为有着上述经历，在不断积累数学知识之余，严恩勖也收获了极大信心，使得他更有底气超越彼时教育体制的束缚，更自由地追逐内心的探索欲，并沉浸其中发挥创造力。

虽然，沉浸于数学世界带来了极大乐趣，但严恩勖并没有因此而忽略外部的现实世界。

据严恩勖介绍，他在初中的时候就已经萌生了创业的念头。不过，在早期生涯中，他基本还是专注于自己的学术道路，但内心深处十分清楚，自己更大的热情是在于将学术和现实结合，并借此解决一些现实中的问题。

早在2008年，彼时严恩勖还在台湾大学念本科期间，他已走上了机器学习的研究方向，并对稀疏化算法产生浓厚兴趣。

“在卡内基梅隆大学读博期间，我发表的第一篇论文就是关于稀疏化计算的，这也是我博士期间的主攻研究方向。”严恩勖说道，“经过不懈的努力，在稀疏化计算领域，我独创了双稀疏算法，并坚信它能帮助AI前沿技术落地成现实，用于解决世界上的一些难题。”

踏上创业之路

虽然一路追随着心中的学术理想，但严恩勖始终没有忘记最初的创业梦想，他一直在等待一个合适的时机，只是没想到好运气会来得这么快。

墨芯人工智能成立于2018年，其中，墨芯二字取自英文名Moffett的谐音，也是公司创业起源地卡内基梅隆大学硅谷校区的地名；此外，墨芯二字也蕴含了“墨子芯片”之意，以表达对中国古代伟大的科学家墨子的敬意。

2018年也是严恩勖博士生涯的最后一年，而关于墨芯的一切还得从一场相遇说起。

墨芯人工智能的创始人王维现年41岁，他和严恩勖是卡内基梅隆大学的校友。

王维 墨芯人工智能创始人

这所由工业家兼慈善家安德鲁·卡耐基于1900年创立的大学，建校百年以来，可谓名人辈出，期间共培育了13位图灵奖得主，20位诺贝尔奖得主，以及为国内大众熟知的李开复、陆奇和吴恩达等科技界大拿。

在AI研究领域，卡内基梅隆大学更是名副其实的学术殿堂，其计算机科学学院雄踞全球最顶尖行列，特别是其“人工智能堆栈”的计算机视觉、人机交互、机器学习、自然语言处理和机器人技术的重磅领域，代表了全球最前沿的水准，是无数学子的梦中之所。

王维是严恩勖的师兄，虽说二人毕业于同一所学校，但毕竟相隔了太多届，理应很难产生交集，真正让二人走到一起的原因是，他们对未来有着非常一致的判断，即都看到了稀疏化计算蕴含的巨大潜力。

“稀疏化计算的思路源于人脑的工作方式，虽然人脑有着百亿数量级的神经元，但在工作时的功耗非常低。这是因为人脑在工作的时候，只需激活要用到的少部分神经元。稀疏化算法与人脑异曲同工，通过底层创新和软硬协同设计，让神经网络模型消减冗余，以有效提高计算效率。”严恩勖介绍道。

创业伊始，王维就十分清楚，想要取得底层创新上的突破，就必须找到顶级的算法科学家，并且后者需在稀疏化计算理论上有很强的突破性和创新性。

在这样的情形下，神经网络动态稀疏算法发明者严恩勖很快便进入了他的视线。

严恩勖曾在Google和Microsoft Research担任研究员，在国际顶级人工智能期刊上累计发表论文40余篇；在2015至2019年间，他作为第一作者在NIPS发文数量位居全球第二，正是这些优质论文为二人的相遇创造了契机。

2018年冬天，王维专程从硅谷飞往卡内基梅隆大学，与正在读博的校友严恩勖畅聊了两天两晚，双方一拍即合，随即决定基于稀疏算法开启AI芯片创业。

为组建一支高起点的创业天团，王维还找来了硅谷20多年的好友，有20年以上SoC芯片设计和团队管理经验的芦勇，他曾任SK Hynix芯片设计总监和Marvell资深芯片设计经理；以及拥有18年DSP、CPU处理器，以及硬件加速器学术及产业经验的肖志斌，他曾是阿里达摩院的核心架构师和研究员。

随着AI大模型的日益普及，来自算力上的挑战越来越大，稀疏化计算的价值开始被更多人看见，但在当时，这一技术路线还属于相对偏门。

第一颗芯片Antoum的故事

2022年元旦夜这天，当无数人正与家人团聚在一起，共享新年的欢聚时刻，墨芯人工智能创始人王维与多名员工还在紧张地忙碌着，他们刚刚拿回首颗芯片Antoum的回片。

图源：墨芯人工智能官网

长达4年的艰辛付出，终于迎来最终的验证时刻。

一个年轻小伙屏气凝神地接通了电源，大家你看看我，我看看你，脸上挂着一副既期待又带有几分害怕的表情，等待即将到来的关键时刻。

所有的努力没有白费，一切都超乎想象地顺利。大家怀着激动的心情，连夜把ResNet-50跑通，各项性能都一一达到了预期目标。

据王维介绍，Antoum是全球首款高达32倍稀疏率的AI计算芯片，在算力、功耗和能效比——云端芯片的三大核心技术点上，Antoum都做到了突破性的创新。

在流片成功仅4个月后，墨芯人工智能顺势推出了首款搭载Antoum芯片的S4计算卡。该计算卡被用在浪潮服务器上，流畅运行多个主流AI模型，实测性能是国际大厂主流AI推理卡T4的6倍。

“我2008年开始在台湾大学读本科，那时候深度学习还不像现今这般火热，AI课题基本上只有学术团队在做，相关的训练和推理代码都得自己写，而且大多以CPU作为搭载平台。”严恩勖说道。

在2013至2018年博士期间，严恩勖发现深度学习领域已产生明显的范式转变。大部分人已不再写训练和推理代码，而是借助行业巨头提供的软件栈，模型的开发变容易了，AI算法优化工作也由开发人员转向了计算平台开发者身上，导致算法上的创新受到较大限制，呈现出固化的趋势。

在严恩勖看来，想要更好地实现高倍率稀疏化计算，既要实现高倍率稀疏化，又要能支持大规模并行计算。因此，CPU和GPU都不是理想的硬件，必须软走硬协同的路线。

相较传统芯片公司只攻底层设计的路线，墨芯独辟蹊径，选择了“算法创新，定义芯片架构”的新策略。通过深入理解创新算法的突破，用新算法的突破来定义软件架构，再往下定义硬件架构，进而实现算法与算力的协同优化。

创业至今已近5年，从学术走向创业，严恩勖感觉自己离梦想越来越近。

相较沉潜于学术世界，创业要面对的事情更加复杂。不过，当看到自己研发的计算解决方案能满足客户的现实需求，并得到不同行业领域的认可，严恩勖更深切地体会到科技改变社会的巨大能量，这给他带来了不一样的成就感。

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来源: qq

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